SKILLEMALL.ai

BD capability-decay-watchdog

Прогнозирование и самовосстановление при деградации навыков: мониторинг работоспособности экосистемы навыков, сканирование learned_patterns.json каждого навыка, обнаружение падения успешности (ниже порога) и устаревания (долгое отсутствие операций), вывод предупреждений + рекомендации по самовосстановлению (повторное обучение / исправление пробелов / повторный запуск регрессии). Позволяет движку метаэволюции проактивно вмешиваться "до того, как навыки незаметно ослабнут" — метауправленческая способность, полностью отсутствующая у обычных больших моделей, является ключевой гарантией "стабильного существования после превосходства".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«能力退化预警与自愈:监测技能生态运行时健康,扫描各技能 learned_patterns.json,检测成功率 滑落(跌破阈值)与陈旧停滞(…»

能力退化预警与自愈:监测技能生态运行时健康,扫描各技能 learned_patterns.json,检测成功率 滑落(跌破阈值)与陈旧停滞(长期无操作),输出告警 + 推荐自愈动作(重注入 learner / 标 repair 缺口 / 重跑回归)。让元进化引擎在"能力悄悄变弱前"主动干预——一线大模型完全 不具备的元治理能力,是"超越之后能否稳定存续"的关键保障。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 272 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Прогнозирование и самовосстановление при деградации навыков: мониторинг работоспособности экосистемы навыков, сканирование learnedpatterns.json каждого…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 272 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 184 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local watchdog for skill health data, with no evidence of hidden network access, automatic execution, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.